醫院哪些數據批處理

⑴ 大數據技術是什麼

大數據本身是一個抽象的概念。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟體工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合。
目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四個特徵，簡稱「4V」，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低，如圖 1 所示。下面分別對每個特徵作簡要描述。

1）Volume：表示大數據的數據體量巨大。
數據集合的規模不斷擴大，已經從 GB 級增加到 TB 級再增加到 PB 級，近年來，數據量甚至開始以 EB 和 ZB 來計數。

例如，一個中型城市的視頻監控信息一天就能達到幾十 TB 的數據量。網路首頁導航每天需要提供的數據超過 1-5PB，如果將這些數據列印出來，會超過 5000 億張 A4 紙。圖 2 展示了每分鍾互聯網產生的各類數據的量。

2）Velocity：表示大數據的數據產生、處理和分析的速度在持續加快。

加速的原因是數據創建的實時性特點，以及將流數據結合到業務流程和決策過程中的需求。數據處理速度快，處理模式已經開始從批處理轉向流處理。

業界對大數據的處理能力有一個稱謂——「 1 秒定律」，也就是說，可以從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。大數據的快速處理能力充分體現出它與傳統的數據處理技術的本質區別。

3）Variety：表示大數據的數據類型繁多。

傳統 IT 產業產生和處理的數據類型較為單一，大部分是結構化數據。隨著感測器、智能設備、社交網路、物聯網、移動計算、在線廣告等新的渠道和技術不斷涌現，產生的數據類型無以計數。

現在的數據類型不再只是格式化數據，更多的是半結構化或者非結構化數據，如 XML、郵件、博客、即時消息、視頻、照片、點擊流、 日誌文件等。企業需要整合、存儲和分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。

4）Value：表示大數據的數據價值密度低。

大數據由於體量不斷加大，單位數據的價值密 度在不斷降低，然而數據的整體價值在提高。以監控視頻為例，在一小時的視頻中，有用的數據可能僅僅只有一兩秒，但是卻會非常重要。現在許多專家已經將大數據等同於黃金和石油，這表示大數據當中蘊含了無限的商業價值。

通過對大數據進行處理，找出其中潛在的商業價值，將會產生巨大的商業利潤

⑵ 國內做大數據的公司有哪些

1、上海市大數據股份有限公司（簡稱「上海大數據股份」），是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。

致力於成為智慧城市建設的主力軍、國內大數據應用領域的領軍企業和全球領先的公共大數據管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數據治理和提升城市管理及公共服務水平的要求，構建公共大數據與商業數據服務、以及政企數據融合的橋梁，促進社會經濟發展。

2、輝略(上海)大數據科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優化模型與平台，交通預算決策系統模型等）、環境（PM2.5污染檢測和治理）、醫療（醫院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉化率模型）等領域進行大數據項目運營與模型開發。

3、成都市大數據股份有限公司成立於2013年，作為成都市實施國家大數據發展戰略的載體，2018年完成股份制改革並掛牌新三板，成都產業集團全資持股，主要涉及數據運營、投資並購、信息技術三大業務方向。

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大數據發展的一些趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

⑶ 什麼是大數據技術大數據的概念

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

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大數據的三個層面：

1、理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

參考資料來源：網路-大數據

⑷ 應用Spark技術，SoData數據機器人實現快速、通用數據治理

Spark是處理海量數據的殲畢凳快速通用引擎。作為大數據處理技術，Spark經常會被人們拿來與Hadoop比較。

Hadoop已經成了大數據技術的事實標准，Hadoop MapRece也非常適合於對大規模數據集合進行批處理操作，但是其本身還存在一些缺陷。具體表現在：

1、Hadoop MapRee的表達能力有限。所有計算都需要轉換成Map和 Rece兩個操作，不能適用於所有場景，對於復雜的數據處理過程難以描述。

2、磁碟I/O開銷大。Hadoop MapRece要求每個步驟間的數據數巧序列化到磁碟，所以I/O成本很高，導致交互分析和迭代演算法開銷很大，而幾乎所有的最優化和機器學習都是迭代的。所以，Hadoop MapRece不適合於交互分析和機器學習。

3、計算延遲高。如果想要完成比較復雜的工作，就必須將一系列的MapRece作業串聯起來然後順序執行這些作業。每一個作業都是高時延的，而且只有在前一個作業完成之後下一個作業才能開始啟動。因此，Hadoop MapRece不能勝任比較復雜的、多階段的計算服務。

Spark借鑒Hadoop MapRece技術發展而來，繼承了其分布式並行計算的優點的同時，改進了MapRece的許多缺陷。具體優勢如下：

1、Spark提供廣泛的數據集操作類型（20+種），支持Java，Python和Scala API，支持互動式的Python和Scala的shell。比Hadoop更加通用。

2、Spark提供Cache機制來支持需要反復迭代的計算或者多次數據共享，減少數據讀取的I/O開銷。Spark使用內存緩存來提升性能，因此進行互動式分析也足夠快速，緩存同時提升了迭代演算法的性能，這使得Spark非常適合數據理論任務，特別是機器學習。

3、Spark提供了內存計算，把中間結果放到內存中，帶來了更高的迭代運算效率。通過支持有向無環圖（DAG）的分布式並行計算的編程框架，減少迭代過程中數據需要寫入磁碟的需求，提高處理效率。

此外，Spark還能與Hadoop無縫銜接，Spark可以使用YARN作為它的集群管理器，可以讀取HDFS、HBase等一切Hadoop的數據。

Spark在最近幾年發展迅速，相較於其他大數據平台或框架，Spark的代碼庫最為活躍。截止目前，最新發布的版本為Spark3.3.0。

也有許多數據治理工具，為了實現實時、通用的數據治理而採用Spark技術。以飛算推出的SoData數據機器人為例，是一套實時+批次、批流一體、高效的數據開發治理工具，能夠幫助企業快速實現數據應用。

相較於傳統數據加工流程，SoData數據機器人實現了流批一體數據同步機制，基氏旅於Spark和Flink框架進行深度二次開發，實現數據採集、集成、轉換、裝載、加工、落盤全流程實時+批次處理的極致體驗，秒級延遲，穩定高效平均延遲5-10s，快速響應企業數據應用需求。

除了具備Spark數據處理的優勢，SoData數據機器人的Spark體系還支持從各種數據源執行SQL生成Spark字典表，邊開發邊調試的Spark-SQL開發，支持任意結果集輸出到各類資料庫。可視化的運維、開發方式也能在極大降低數據開發、治理、應用門檻的同時，提升效率。

在某綜合醫院的信息化建設中，SoData數據機器人曾在5分鍾內完成原本需要8-9小時才能完成的數據遷移工作。

目前，SoData數據機器人已應用於金融、醫療、能源等多個行業，將持續通過創新技術，為各行業組織機構帶來更優質、快速的數據開發、治理、應用體驗。